Putri, Hikmatul Maulidia (2024) Analisis sentimen berbasis aspek pada ulasan pengguna aplikasi dompet digital menggunakan metode multinomial naïve bayes. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
200605110078.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (1MB) |
Abstract
INDONESIA:
Dompet digital merupakan salah satu financial technology yang saat ini populer digunakan oleh masyarakat indonesia sebagai alat transaksi non-tunai. Semakin banyaknya pengguna aplikasi dompet digital maka jumlah ulasan, komentar, dan pendapat juga semakin bertambah banyak dan beragam. Ulasan pengguna dinilai sangat membantu serta sebagai wadah informasi karena dapat menilai suatu aspek tertentu. Penelitian ini mengusulkan penelitian terkait Analisis Sentimen berbasis Aspek dengan menggunakan Multinomial Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap suatu aspek, yaitu layanan, biaya, dan keamanan pada aplikasi dompet digital serta mengetahui evaluasi performa sistem menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Data pada penelitian ini diambil menggunakan teknik scraping dengan kata kunci dari platform Google Play Store sebanyak 500 pada tiap aspeknya. Hasil penelitian ini menunjukkan pembagian data 70:30 lebih baik daripada rasio pembagian data lainnya, yaitu rasio pembagian data 80:20, dan 90:10, dengan evaluasi performa menggunakan akurasi, presisi, recall, dan f1-score secara beturut 0.841, 0.844, 0.841, dan 0.841.
ENGLISH:
Digital wallet is one of the financial technology that is currently popularly used by Indonesians as a non-cash transaction tool. The more users of digital wallet applications, the number of reviews, comments, and opinions also increases and varies. User reviews are considered very helpful as well as a forum for information because they can assess certain aspects. This study proposes research related to Aspect-based Sentiment Analysis using Multinomial Naïve Bayes to analyze user sentiment towards an aspect, namely service, cost, and security on digital wallet applications and determine the evaluation of system performance using the Multinomial Naïve Bayes algorithm. The data in this study was taken using scraping techniques with keywords from the Google Play Store platform as many as 500 in each aspect. The results of this study show that the 70:30 data division is better than other data division ratios, namely the 80:20, and 90:10 data division ratios, with performance evaluation using accuracy, precision, recall, and f1-score respectively 0.841, 0.844, 0.841, and 0.841.
ARAB:
المحفظة الرقمية هي إحدى التقنيات المالية التي يستخدمها الإندونيسيون حاليًا بشكل شائع كأداة للمعاملات غير النقدية.وكلما زاد عدد مستخدمي تطبيقات المحفظة الرقمية، زاد عدد المراجعات والتعليقات والآراء وتباينت أيضاً. وتُعتبر مراجعات المستخدمين مفيدة للغاية وكذلك منتدى للمعلومات لأنها يمكن أن تقيّم جانبًا معينًا. تقترح هذه الدراسة بحثًا يتعلق بتحليل المشاعر المستندة إلى الجوانب باستخدام خوارزمية الباي الساذج متعدد الحدود لتحليل مشاعر المستخدمين تجاه جانب ما، وهي الخدمة والتكلفة والأمان على تطبيقات المحفظة الرقمية وتحديد تقييم أداء النظام باستخدام خوارزمية الباي الساذج متعدد الحدود. وقد تم أخذ البيانات في هذه الدراسة باستخدام تقنيات الكشط باستخدام كلمات رئيسية من منصة متجر Google Play Store بما يصل إلى 500 كلمة في كل جانب. تُظهر نتائج هذه الدراسة أن تقسيم البيانات بنسبة 70:30 أفضل من نسب تقسيم البيانات الأخرى، أي نسب تقسيم البيانات بنسبة 80:20 و90:10، مع تقييم الأداء باستخدام الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة f1 على التوالي 0.841 و0.844 و0.841 و0.841..
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Faisal, Muhammad and Kurniawan, Fachrul |
Keywords: | Analisis sentimen berbasis aspek; Dompet digital; Multinomial naïve bayes; Aspect-based sentiment analysis; Digital wallet; تحليل المشاعر المستند إلى الجوانب، المحفظة الرقمية، الباييز الساذج متعدد الحدود |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080107 Natural Language Processing |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Hikmatul Maulidia Putri |
Date Deposited: | 25 Jul 2024 09:44 |
Last Modified: | 25 Jul 2024 09:44 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/65938 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |